Web3 Alanında AI Ajanlarının Uygulama Potansiyeli ve Zorlukları
Son günlerde, bir Çin girişim şirketi tarafından piyasaya sürülen dünyanın ilk genel AI Agent ürünü geniş bir ilgi uyandırdı. Bu ürün, planlamadan yürütmeye kadar tüm süreçleri kendi başına tamamlayabilme yeteneğine sahiptir ve benzeri görülmemiş bir genel yetenek ve yürütme kabiliyeti sergilemektedir. Bu ürünün büyük bir ilgi görmesi sadece sektörde dikkatleri üzerine çekmekle kalmadı, aynı zamanda çeşitli AI Agent geliştirmeleri için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamı sağladı.
AI teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte, AI Agent, yapay zeka alanının önemli bir dalı olarak, giderek kavramdan gerçeğe geçmekte ve her sektörde büyük uygulama potansiyeli sergilemektedir; Web3 sektörü de bunun dışında değildir.
AI Agent, çevre, girdi ve önceden tanımlanmış hedeflere dayanarak kendi kararlarını alabilen ve görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri arasında "beyin" olarak görev yapan büyük dil modeli (LLM), gözlem ve algılama mekanizması, akıl yürütme düşünce süreci, eylem uygulama ve bellek ile bilgi geri çağırma yer alır.
AI Agent'in tasarım modeli esasen iki gelişim yolu vardır: biri daha çok planlama yeteneğine, diğeri ise daha çok düşünme yeteneğine odaklanır. Bu bağlamda, ReAct modeli en erken ortaya çıkan ve en yaygın uygulanan tasarım modelidir; tipik süreci "düşün→hareket et→gözlemle" döngüsü ile tanımlanabilir.
Ayrıca, AI Agent, ajan sayısına göre Single Agent ve Multi Agent olarak da sınıflandırılabilir. Single Agent'ın temelinde LLM ile araçların uyumu yatmaktadır, Multi Agent ise farklı ajanlara farklı rol tanımlamaktadır; ajanlar arasındaki iş birliği ile karmaşık görevlerin üstesinden gelinmektedir.
Web3 sektöründe, AI Agent'ın popülaritesi ve piyasa değeri son zamanlarda düşmüş olsa da, hâlâ bazı projeler keşif yapmaktadır. Bunlar arasında lansman platformu modeli, DAO modeli ve ticari şirket modeli bulunmaktadır. Lansman platformu modeli şu anda kendi kendine yeterli bir ekonomik döngü oluşturabilmekte, ancak içsel değer desteği eksikliği gibi sorunlarla karşı karşıyadır.
Model Context Protocol (MCP)'in ortaya çıkışı, Web3'ün AI Agent'ı için yeni keşif yönleri getirdi. Bir yandan, MCP Sunucusu blok zinciri ağına dağıtılabilir, tek nokta sorununu çözer ve sansüre karşı dayanıklılık sağlar; diğer yandan, MCP Sunucusu blok zinciri ile etkileşim yeteneğine sahip olabilir ve teknik engelleri azaltır.
Ancak, bu yönler de zorluklarla karşı karşıya. Örneğin, MCP Sunucusunun blokzincir ağına dağıtılması, temel blokzincirin depolama sistemi, veri yönetim yetenekleri ve asenkron hesaplama yetenekleri için oldukça yüksek gereksinimler ortaya koymaktadır. Ayrıca, mevcut sıfır bilgi kanıtı (ZKP) teknolojisi, Ajan davranışının gerçekliğini doğrulamayı zorlaştırmakta ve merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları bulunmaktadır.
Buna rağmen, AI ile Web3'ün birleşimi kaçınılmaz bir eğilimdir. Sabırlı ve kendimize güvenmeye devam etmeliyiz, sürekli keşfetmeliyiz. Gelecekte, Web3 dünyası dışarıdaki Web3'ün pratiklikten yoksun olduğu ve sadece spekülasyon olduğu yönündeki eleştirileri kıracak çığır açan bir ürüne ihtiyaç duyacak.
Genel olarak, AI Agent'ın Web3 alanındaki uygulama potansiyeli geniştir, ancak birçok zorlukla da karşı karşıyadır. AI Agent'ın Web3 ekosisteminde derin entegrasyonu ve gelişimini teşvik edecek daha fazla yenilikçi çözüm görmeyi umuyoruz.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
23 Likes
Reward
23
7
Share
Comment
0/400
TokenStorm
· 07-23 04:48
On-chain veriler o kadar basit değil, teknik taraf riskleri gösteriyor.
View OriginalReply0
SchrodingerWallet
· 07-21 13:19
Bu mu? Artık aşırı şekilde sarılmış durumda.
View OriginalReply0
faded_wojak.eth
· 07-20 06:32
Önceden hepsi aldatmaca, makine nihayetinde makinedir.
Web3 Alanında AI Ajanı: Fırsatlar ve Zorluklar Bir Arada
Web3 Alanında AI Ajanlarının Uygulama Potansiyeli ve Zorlukları
Son günlerde, bir Çin girişim şirketi tarafından piyasaya sürülen dünyanın ilk genel AI Agent ürünü geniş bir ilgi uyandırdı. Bu ürün, planlamadan yürütmeye kadar tüm süreçleri kendi başına tamamlayabilme yeteneğine sahiptir ve benzeri görülmemiş bir genel yetenek ve yürütme kabiliyeti sergilemektedir. Bu ürünün büyük bir ilgi görmesi sadece sektörde dikkatleri üzerine çekmekle kalmadı, aynı zamanda çeşitli AI Agent geliştirmeleri için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamı sağladı.
AI teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte, AI Agent, yapay zeka alanının önemli bir dalı olarak, giderek kavramdan gerçeğe geçmekte ve her sektörde büyük uygulama potansiyeli sergilemektedir; Web3 sektörü de bunun dışında değildir.
AI Agent, çevre, girdi ve önceden tanımlanmış hedeflere dayanarak kendi kararlarını alabilen ve görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri arasında "beyin" olarak görev yapan büyük dil modeli (LLM), gözlem ve algılama mekanizması, akıl yürütme düşünce süreci, eylem uygulama ve bellek ile bilgi geri çağırma yer alır.
AI Agent'in tasarım modeli esasen iki gelişim yolu vardır: biri daha çok planlama yeteneğine, diğeri ise daha çok düşünme yeteneğine odaklanır. Bu bağlamda, ReAct modeli en erken ortaya çıkan ve en yaygın uygulanan tasarım modelidir; tipik süreci "düşün→hareket et→gözlemle" döngüsü ile tanımlanabilir.
Ayrıca, AI Agent, ajan sayısına göre Single Agent ve Multi Agent olarak da sınıflandırılabilir. Single Agent'ın temelinde LLM ile araçların uyumu yatmaktadır, Multi Agent ise farklı ajanlara farklı rol tanımlamaktadır; ajanlar arasındaki iş birliği ile karmaşık görevlerin üstesinden gelinmektedir.
Web3 sektöründe, AI Agent'ın popülaritesi ve piyasa değeri son zamanlarda düşmüş olsa da, hâlâ bazı projeler keşif yapmaktadır. Bunlar arasında lansman platformu modeli, DAO modeli ve ticari şirket modeli bulunmaktadır. Lansman platformu modeli şu anda kendi kendine yeterli bir ekonomik döngü oluşturabilmekte, ancak içsel değer desteği eksikliği gibi sorunlarla karşı karşıyadır.
Model Context Protocol (MCP)'in ortaya çıkışı, Web3'ün AI Agent'ı için yeni keşif yönleri getirdi. Bir yandan, MCP Sunucusu blok zinciri ağına dağıtılabilir, tek nokta sorununu çözer ve sansüre karşı dayanıklılık sağlar; diğer yandan, MCP Sunucusu blok zinciri ile etkileşim yeteneğine sahip olabilir ve teknik engelleri azaltır.
Ancak, bu yönler de zorluklarla karşı karşıya. Örneğin, MCP Sunucusunun blokzincir ağına dağıtılması, temel blokzincirin depolama sistemi, veri yönetim yetenekleri ve asenkron hesaplama yetenekleri için oldukça yüksek gereksinimler ortaya koymaktadır. Ayrıca, mevcut sıfır bilgi kanıtı (ZKP) teknolojisi, Ajan davranışının gerçekliğini doğrulamayı zorlaştırmakta ve merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları bulunmaktadır.
Buna rağmen, AI ile Web3'ün birleşimi kaçınılmaz bir eğilimdir. Sabırlı ve kendimize güvenmeye devam etmeliyiz, sürekli keşfetmeliyiz. Gelecekte, Web3 dünyası dışarıdaki Web3'ün pratiklikten yoksun olduğu ve sadece spekülasyon olduğu yönündeki eleştirileri kıracak çığır açan bir ürüne ihtiyaç duyacak.
Genel olarak, AI Agent'ın Web3 alanındaki uygulama potansiyeli geniştir, ancak birçok zorlukla da karşı karşıyadır. AI Agent'ın Web3 ekosisteminde derin entegrasyonu ve gelişimini teşvik edecek daha fazla yenilikçi çözüm görmeyi umuyoruz.